Pessoa Engenheira de IA

Volkswagen do Brasil

São Bernardo do Campo

Híbrido

BRL 120 000 - 240 000

Tempo integral

Há 3 dias

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Vale Refeição

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Resumo da oferta

A Volkswagen do Brasil está buscando um(a) Engenheiro(a) de IA para atuar em um modelo de trabalho híbrido em São Paulo. Você projetará e implementará soluções com LLMs, construirá agentes com multi-step orchestration e otimizará pipelines de RAG, mantendo guardrails de segurança.

O perfil envolve escolher modelos adequados, realizar avaliações de qualidade e mentorar a equipe. Experiência em Python, APIs de LLMs e AWS/GCP é essencial, com inglês avançado.

Qualificações

Experiência em engenharia de software com atuação em IA (2+ anos).
Domínio de Python, frameworks web (FastAPI) e bibliotecas de dados.
Experiência prática com APIs de LLMs (Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock ou Vertex AI).
Experiência sólida com RAG, bancos de dados vetoriais e estratégias de recuperação.
Experiência na construção de agentes e fluxos de function calling.
Vivência com evals de LLMs e métricas de qualidade.
Conhecimentos de Cloud (AWS ou GCP), Docker, CI/CD e melhores práticas de engenharia.
Inglês avançado/fluente.

Responsabilidades

Desenvolver soluções com LLMs: arquitetura, código, testes, deploy e operação.
Construir agentes de IA com uso de ferramentas, memória e orquestração de múltiplas etapas, integrados a sistemas e APIs corporativas.
Implementar e otimizar pipelines de RAG: ingestão de documentos, chunking, embeddings e busca híbrida.
Criar e manter frameworks de avaliação (evals) para medir qualidade, alucinações, custo e latência.
Escolher o modelo adequado para cada caso, balanceando custo e requisitos de dados.
Implementar guardrails de segurança e conformidade (LGPD, prompt injection, proteção de dados).
Atuar como referência técnica: code reviews, mentoria e disseminação de boas práticas.
Acompanhar evolução do mercado de IA e testar novas ferramentas.

Conhecimentos

Python

LLM APIs

RAG pipelines

Agents & function calling

Code review

CI/CD

Docker

Cloud AWS/GCP

Inglês

Evals & quality metrics

Formação académica

Bacharelado em Ciência da Computação / Engenharia de Software

Ferramentas

pgvector

OpenSearch

Pinecone

Langfuse

LangSmith

Arize

OpenTelemetry

Descrição da oferta de emprego

Job description

Chegou a oportunidade de impactar a indústriaautomobilística usando tecnologia. Se você é um(a) Engenheiro(a) de AI comexperiência projetar, construir e soluções de IA em produção, queremos conhecervocê! Você vai fazer protótipos rápidos, validar com as áreas de negócio etransformar o que funciona em sistemas, seguros e escaláveis com nosso time.

Main responsibilities

Desenvolver soluções com LLMs: arquitetura, código, testes, deploy e operação.
Construir agentes de IA com tool use, memória e orquestração de múltiplas etapas, integrados a sistemas e APIs corporativas.
Implementar e otimizar pipelines de RAG: ingestão de documentos, chunking, embeddings, busca híbrida e reranking.
Criar e manter frameworks de avaliação (evals) para medir qualidade, alucinação, custo e latência das soluções.
Escolher o modelo certo para cada caso (ex.: Claude, GPT, modelos open-source), equilibrando custo, performance e requisitos de dados.
Implementar guardrails de segurança e conformidade: LGPD, prevenção de prompt injection, mascaramento de dados sensíveis e auditoria.
Atuar como referência técnica: fazer code review, mentorar devs e disseminar boas práticas de IA no time.
Acompanhar a evolução do mercado de IA e testar novas ferramentas e abordagens.

Requirements and skills

Experiência em engenharia de software, tendo trabalhado a 2+ anos com AI.
Domínio de Python (FastAPI, asyncio, bibliotecas de dados).
Experiência prática com APIs de LLMs (Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock ou Vertex AI).
Experiência sólida com RAG, bancos vetoriais (pgvector, OpenSearch, Pinecone ou similares) e estratégias de recuperação.
Experiência construindo agentes e fluxos de function calling.
Vivência com evals de LLMs e métricas de qualidade.
Cloud (AWS ou GCP), Docker, CI/CD e boas práticas de engenharia (testes, Git, code review).
Inglês avançado/Fluente.

Diferenciais

Experiência com MCP (Model Context Protocol) e frameworks de agentes (Claude Agent SDK, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel).
Fine-tuning, destilação ou deploy de modelos open-source (vLLM, Ollama, Hugging Face).
Ferramentas de observabilidade de LLMs (Langfuse, LangSmith, Arize, OpenTelemetry).
Kubernetes e Terraform.
Experiência com IA multimodal (visão, documentos, voz).
Integração com sistemas corporativos (SAP, Salesforce, ServiceNow).
Experiência no setor automotivo ou de manufatura; alemão é um plus.
Projetos open-source, publicações ou portfólio público de IA.

Competências comportamentais